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自疫情發(fā)生以來，對于勞動密集型的制造業(yè)企業(yè)來說，盡可能減少工人聚集和交叉接觸成為企業(yè)復工復產(chǎn)的重要保障。但在生產(chǎn)經(jīng)營活動中，必要的溝通、協(xié)同、信息互通和反饋指導不可避免，這其中涉及了離散制造的多個部門（銷售、采購、計劃、生產(chǎn)、倉庫、財務等）、多個生產(chǎn)工序以及多個工種。北大信息技術高等研究院智能工廠實驗室利用工業(yè)領域企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺的優(yōu)勢，全面整合企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)的關鍵數(shù)據(jù)，并利用數(shù)據(jù)智能對齊、行業(yè)知識圖譜等關鍵技術，實現(xiàn)面向制造業(yè)的全流程可溯源的透明管控線上生產(chǎn)鏈，迅速幫助企業(yè)集中獲得每一個線下關鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)的實時進度，并且能夠細化到訂單、生產(chǎn)設備、運行情況等細節(jié)，同時根據(jù)挖掘算法提供有效的智能輔助決策建議，在高效保障生產(chǎn)經(jīng)營管控的同時，最大化地減少不必要的人員聚集，實現(xiàn)數(shù)據(jù)中臺的指揮室作用，快速實現(xiàn)復工復產(chǎn)，有效提升生產(chǎn)效能。 擬解決的核心問題： 1、無法在生產(chǎn)環(huán)境外遠程下單，下單效率低； 2、工廠遠程管控困難，無法掌握訂單的詳細生產(chǎn)進度，并預測交期，難以面向JIT及時交貨； 3、對生產(chǎn)缺少全維度統(tǒng)計掌握，需要跨系統(tǒng)反復查詢； 4、在線實時分析困難，缺少必要的預測輔助參考； 5、生產(chǎn)環(huán)節(jié)無法自下而上進行反饋； 6、多源異構數(shù)據(jù)融合困難； 7、缺少人工智能的輔助決策。 預期實施效果： 1、移動端遠程下單，基于混合云架構，實現(xiàn)內(nèi)外網(wǎng)數(shù)據(jù)互通； 2、移動端跟單進度，多源異構數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)全流程線上實時可見； 3、生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時監(jiān)控，關鍵指標實時匯總，實現(xiàn)工作進度量化可見； 4、形成線上閉環(huán)數(shù)據(jù)看板，在線輔助指導生產(chǎn)經(jīng)營； 5、沉淀大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，形成工業(yè)領域企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺； 6、實現(xiàn)訂單生產(chǎn)智能逾期預警、訂單銷量智能預測、原材料動態(tài)庫存優(yōu)化。

東南大學生命健康高等研究院生物安全柜采購招標項目的潛在投標人應在東南大學采購中心網(wǎng)（https://dnzb.seu.edu.cn/）獲取招標文件，并于2022年07月05日09點30分（北京時間）前遞交投標文件。